طراحی یک سیستم پشتیبان هوشمند جهت شناسایی سلامت مالی مشتریان بانکی مبتنی بر یادگیری عمیق گروهی
کلمات کلیدی:
سیستم پشتیبان تصمیمگیری, یادگیری عمیق گروهی, سلامت مالی, ریسک اعتباریچکیده
هدف: هدف این مطالعه طراحی یک سیستم پشتیبان تصمیمگیری هوشمند برای شناسایی سلامت مالی و اولویتبندی مشتریان بانکی از طریق تلفیق دانش تخصصی کارشناسان اعتبارسنجی با مدلهای یادگیری عمیق گروهی بود. روششناسی: این پژوهش با رویکرد آمیخته اکتشافی ـ متوالی در دو فاز کیفی و کمی انجام شد. در فاز کیفی، دادهها از طریق ۱۶ مصاحبه نیمهساختاریافته با متخصصان اعتبارسنجی و مدیریت ریسک اعتباری بانکهای تجاری و تخصصی شهر تهران گردآوری و با روش تحلیل محتوای قراردادی گرانهیم و لوندمن در نرمافزار MAXQDA 2022 تحلیل شدند. در فاز کمی، دادههای اعتباری و تراکنشی ۴۸۷۲ پرونده مشتریان حقیقی یک بانک تجاری بزرگ ایرانی استخراج شد. معماری مدل شامل سه شاخه بود: شبکه LSTM دوطرفه برای تحلیل روندهای ۱۲ ماهه رفتار مالی، شبکه کاملاً متصل برای شاخصهای اعتباری ایستا و شبکه کاملاً متصل برای متغیرهای جمعیتشناختی. دادهها به مجموعههای آموزش، اعتبارسنجی و آزمون تقسیم شدند و عملکرد مدل با معیارهای ROC-AUC، دقت، حساسیت، F1-Score و تحلیل SHAP ارزیابی شد. یافتهها: مدل ترکیبی پیشنهادی در مجموعه آزمون به ROC-AUC میانگین ۰.۹۳ و F1-Score وزنی ۰.۸۶ دست یافت. مقدار F1-Score برای مشتریان کمریسک، پرریسک و بحرانی بهترتیب ۰.۹۳، ۰.۸۳ و ۰.۷۶ بود. تحلیل SHAP نشان داد نسبت بدهی به درآمد، روند نسبت پوشش اقساط و امتیاز اعتباری در مجموع حدود ۶۰ درصد از قدرت پیشبینی مدل را تشکیل دادند. همچنین، شاخه LSTM نسبت به مدل ایستای پایه ۰.۲۳ بهبود عملکرد ایجاد کرد. نتیجهگیری: تلفیق دانش ضمنی کارشناسان بانکی با معماریهای ترکیبی یادگیری عمیق میتواند به توسعه سیستمهای پشتیبان تصمیمگیری دقیق، تبیینپذیر و قابل اعتماد برای تشخیص سلامت مالی مشتریان و مدیریت ریسک اعتباری منجر شود.
دانلودها
مراجع
Alahmari, F., Saad, S., & Pileggi, S. F. (2023). A systematic literature review of tacit knowledge management in the banking sector. Journal of Knowledge Management, 27(5), 1310-1334.
Arrieta, A. B., Diaz-Rodriguez, N., Del Ser, J., Bennetot, A., Tabik, S., Barbado, A., & Herrera, F. (2020). Explainable Artificial Intelligence (XAI): Concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI. Information Fusion, 58, 82-115. https://doi.org/10.1016/j.inffus.2019.12.012
Berger, A. N., Molyneux, P., & Wilson, J. O. S. (2020). Banks and the real economy: An assessment of the research. Journal of Corporate Finance, 62, 101513. https://doi.org/10.1016/j.jcorpfin.2019.101513
Dastile, X., & Celik, T. (2021). Making deep learning-based predictions for credit scoring explainable. IEEE Access, 9, 50426-50440. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3068854
Dastile, X., Celik, T., & Potsane, M. (2020). Statistical and machine learning models in credit scoring: A systematic literature review. Applied Soft Computing, 91, 106263. https://doi.org/10.1016/j.asoc.2020.106263
Gicic, A., & Subasi, A. (2023). Credit scoring for a microcredit data set using deep learning ensemble methods. Computing in science & engineering, 25(2), 20-31.
Graneheim, U. H., & Lundman, B. (2004). Qualitative content analysis in nursing research: Concepts, procedures and measures to achieve trustworthiness. Nurse Education Today, 24(2), 105-112. https://doi.org/10.1016/j.nedt.2003.10.001
Gunnarsson, B. R., Vanden Broucke, S., Baesens, B., Oskarsdottir, M., & Lemahieu, W. (2021). Deep learning for credit scoring: Do or don't? European Journal of Operational Research, 295(1), 292-305. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2021.03.006
Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2017). Deep learning for finance: Deep portfolios. Applied Stochastic Models in Business and Industry, 33(1), 3-12. https://doi.org/10.1002/asmb.2209
Heaton, J. B., Polson, N. G., & Witte, J. H. (2021). Deep learning in finance: A review. Journal of Financial Data Science, 3(2), 10-25.
Maziriri, E. T., Rukuni, T. F., Nyagadza, B., & Bepe, T. (2026). The customer's quest to manage funds digitally: Exploring the factors that influence the intention to use and the ongoing use of mobile banking apps. Computers in Human Behavior Reports, 21, 100907. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2025.100907
Petropoulos, A., Siakoulis, V., Stavroulakis, E., & Vlachogiannakis, N. E. (2020). Predicting bank insolvencies using machine learning techniques. International Journal of Forecasting, 36(3), 1092-1113. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2019.11.005
Sadhwani, A., Giesecke, K., & Sirignano, J. (2021). Deep learning for mortgage risk. Journal of Financial Econometrics, 19(2), 313-341. https://doi.org/10.1093/jjfinec/nbaa025
Shadzad, V., Naami, A., Kimasi, M., & Azad, N. (2025). Designing a digital content marketing model with a customer engagement approach in commercial banks. Business, Marketing, and Finance Open, 2(1), 150-160. https://doi.org/10.61838/bmfopen.2.1.14
Shafiei, A. S. M., Taleghani, M., & Haghayegh, R. A. S. (2025). Designing and Validating a Behavioral Model of Banking System Customers. Management Strategies and Engineering Sciences, 7(3), 47-56. https://doi.org/10.61838/msesj.7.3.5
Taghipourian, M. J. (2026). The role of emotional branding on brand equity in the banking sector: Is customer experience a mediator? Dynamic Management and Business Analysis, 1-17. https://www.dmbaj.com/index.php/dmba/article/view/247
Yan, X., Li, Y., Nie, F., & Li, R. (2025). Bank Customer Segmentation and Marketing Strategies Based on Improved DBSCAN Algorithm. Applied Sciences, 15(6).
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Aliasghar Gharaei, Maryam Rahmaty, Seyed Ahmad Shayannia (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.